孫濤

摘 ?要：隨著空間數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大，對獲取空間數(shù)據(jù)的要求也越來越高。傳統(tǒng)遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)點密度低，且效率低、費用高、生產(chǎn)周期長，已不能滿足當前對空間數(shù)據(jù)的需求。LiDAR發(fā)射的激光能部分地穿透樹林的遮擋，直接獲取高精度的地表三維地形數(shù)據(jù)，彌補了傳統(tǒng)遙感技術(shù)和大地測量方法在高程數(shù)據(jù)獲取及快速自動化處理方面的缺點和不足。LiDAR具有的高空間分辨率、強抗干擾能力以及高自動化等特點，使其不僅能夠快速獲取高程數(shù)據(jù)，而且在地形測繪、城市三維建模、環(huán)境監(jiān)測、工程建設(shè)、地球科學及行星科學等諸多領(lǐng)域具有極好的發(fā)展前景和很強的競爭力。近年來在滑坡地質(zhì)災(zāi)害的識別與監(jiān)測中也得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了一系列的成果與新進展。

關(guān)鍵詞：LiDAR;滑坡;災(zāi)害識別;災(zāi)害監(jiān)測

1. LiDAR技術(shù)簡介

LiDAR系統(tǒng)主要包括4部分：①激光掃描儀（LiDAR的核心），測量激光發(fā)射點與地面激光腳點之間的距離;②動態(tài)差分GPS（DGPS），記錄瞬間激光和數(shù)碼相機開啟脈沖的時間并獲取LiDAR的三維坐標;③激光測量單元（IMU），測定激光掃描裝置的主光軸的空間姿態(tài)參數(shù);④數(shù)碼相機，獲取地面的地物地貌真彩或紅外數(shù)字影像信息。根據(jù)載荷平臺的不同，LiDAR可以分為地面、車載、機載和星載4種類型[1]。

2. LiDAR技術(shù)在滑坡地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用

LiDAR技術(shù)以其獨特的優(yōu)勢和高精度的成果，被廣泛應(yīng)用于土地利用、地形測繪、森林調(diào)查、城市規(guī)劃及地質(zhì)環(huán)境變化等多個領(lǐng)域，展示出了良好的應(yīng)用前景。目前在地質(zhì)領(lǐng)域用于滑坡識別與監(jiān)測方面并取得了一系列的成果與新進展。

在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查研究中，傳統(tǒng)光學衛(wèi)星遙感調(diào)查技術(shù)、無人機低空航拍遙感等技術(shù)一直是地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查人員必不可少的技術(shù)手段。機載LiDAR測量技術(shù)是激光測距儀器主動發(fā)射脈沖信號，可部分穿透植被到達真實地表，通過點云數(shù)據(jù)去噪、濾波，剔除植被點云層數(shù)據(jù)后，可快速構(gòu)建高精度地形地貌，在無地面控制點情況下數(shù)據(jù)的相對精度可達厘米級[2]。從表2.1 中可以看出機載LiDAR技術(shù)不但作業(yè)效率高，精度也高，無論與航空攝影還是與傳統(tǒng)測量相比，機載LiDAR 都具有較大優(yōu)勢。

2.1 滑坡識別與監(jiān)測研究

滑坡是一種常見的地質(zhì)災(zāi)害類型，常給人類活動造成嚴重的損害，因此分析研究滑坡對滑坡災(zāi)害預(yù)警以及減災(zāi)防災(zāi)具有重要意義。LiDAR 技術(shù)不僅能為滑坡災(zāi)害研究提供高精度的DEM，還可以利用不同時相的 LiDAR數(shù)據(jù)對滑坡變形進行動態(tài)監(jiān)測，了解滑坡體在一定時間范圍內(nèi)的變形趨勢和特征，并精確計算變形量，從而提高滑坡監(jiān)測的精度和效率。

準確識別滑坡并確定其具體分布范圍和體積是科學評估滑坡災(zāi)害危險性與危害性的重要前提[5]。在從大空間尺度識別滑坡并確定其分布與體積方面，LiDAR 技術(shù)與常規(guī)測量技術(shù)相比具有獨特優(yōu)勢。LiDAR技術(shù)能夠生成高精度的 DEM，并基于此高精度的DEM對滑坡進行定性和定量分析，實現(xiàn)滑坡邊界的圈定。定性分析是利用 LiDARDEM 生成一系列不同視角下的山體陰影圖，它能夠很好地表達地形的立體形態(tài)。定量分析是利用 LiDARDEM 提取精細微地形地貌參數(shù)分析滑坡要素。借助于不同方位角的LiDAR山體陰影圖及坡度和粗糙度圖，能夠準確地識別滑坡滑動的范圍，并準確圈定出滑坡后緣、滑坡側(cè)緣、滑舌等滑坡要素。

國外學者[5]利用機載 LiDAR 技術(shù)對西雅圖地區(qū)的滑坡進行了詳細填圖，由于 LiDAR技術(shù)能夠透射植被，研究發(fā)現(xiàn)使用LiDAR數(shù)據(jù)圈定的滑坡個數(shù)是傳統(tǒng)航空攝影測量圈定的4倍之多，識別出很多以前利用航片解譯不能識別的滑坡，表明了LiDAR技術(shù)在滑坡識別中的巨大優(yōu)勢。馬洪超等[4]對2008年汶川地震引起的都江堰—汶川公路滑坡進行機載LiDAR 測量，并利用LiDAR點云生成了DEM數(shù)據(jù)，對滑坡的位置、體積和土石方等參數(shù)進行了估算，提高了效率，改進了勘察工作的安全性，表明 LiDAR 技術(shù)在滑坡災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)中的重要性。

2.2滑坡變形動態(tài)監(jiān)測

滑坡變形動態(tài)監(jiān)測主要包括地表位移監(jiān)測和地下位移監(jiān)測?；麦w地表變形監(jiān)測是對滑坡體地表進行絕對位移和相對位移監(jiān)測?；?LiDAR 技術(shù)的滑坡地表位移監(jiān)測主要對LiDAR獲得的滑坡體表面的點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，構(gòu)建滑坡體表面的DEM，通過不同時期DEM 的整體對比，分析監(jiān)測點的變形信息和特定區(qū)域的土方量變化，進而預(yù)測坡體的變形趨勢和未來滑坡量的大小。LiDAR 數(shù)據(jù)最早用于滑坡監(jiān)測出現(xiàn)在。劉圣偉等[3]以長江三峽工程庫區(qū)的樹坪滑坡為研究對象，利用2006年和2009年兩期機載LiDAR數(shù)據(jù)對滑坡的變形情況進行了初步分析，主要通過比較不同特征點之間的坐標差在兩期機載LiDAR測量結(jié)果中的變化進行滑坡變形監(jiān)測，研究得到的樹坪滑坡的變形特征與前人研究結(jié)果一致，表明機載LiDAR在滑坡變形監(jiān)測方面有較好發(fā)展前景。然而對于有植被覆蓋的滑坡體，地面LiDAR的監(jiān)測精度有別于無植被覆蓋的巖體邊坡。Nancy F Glenn等[6]提出了一種基于融合概率變化檢測和滑坡地表特征提取的方法，利用多時間光探測與測距（LiDAR）衍生的數(shù)字高程模型（DEM）繪制滑坡活動地表變化。

3. 展望

LiDAR 技術(shù)發(fā)展至今，已逐漸成為一種重要的信息獲取技術(shù)。作為一種年輕的技術(shù)，LiDAR還有很多發(fā)展空間，特別是在數(shù)據(jù)處理算法以及軟件和系統(tǒng)的開發(fā)等方面，包括光學遙感、微波遙感、多光譜遙感在內(nèi)的遙感技術(shù)所獲取的數(shù)據(jù)都具有各自的特點，因此如果將 LiDAR數(shù)據(jù)與測區(qū)的地形圖、規(guī)劃圖等GIS數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)等相結(jié)合就能充分發(fā)揮多源遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。LiDAR技術(shù)在地質(zhì)環(huán)境中的應(yīng)用凸顯了其巨大的潛力。

在滑坡識別方面，雖然可以利用 LiDAR 生成的高精度DEM計算坡度、坡向、地表粗糙度等，利用小波分析、傅里葉變換等方法開展地形的精細參數(shù)特征研究，但是這些參數(shù)在同一研究區(qū)并沒有被系統(tǒng)地使用過，缺乏基于精細地表參數(shù)的滑坡識別方法規(guī)律性研究和不同成因類型滑坡識別研究?？傮w而言，LiDAR作為一種全新的遙感技術(shù)，已經(jīng)躋身先進的集成測量技術(shù)方法之列，具有極好的發(fā)展前景和很強的競爭力。

參考文獻

[1] ?陳濤、張培震、劉靜等，機載激光雷達技術(shù)與海原斷裂帶的精細地貌定量化研究，科學通報，2014，59（14），1293～ 1304.

[2] ?郭向前，郝偉濤，李響. 基于機載 LiDAR 技術(shù)的研究及其展望 [J].測繪與空間地理信息，2013，36（2）：69～72.

[3] ?劉圣偉，郭大海，陳偉濤，等.機載激光雷達技術(shù)在長江三峽工程庫區(qū)滑坡災(zāi)害調(diào)查和監(jiān)測中的應(yīng)用研究[J].中國地質(zhì)，2012，39（2）：507 ～ 517

[4] ?馬洪超，姚春靜，張生德.機載激光雷達在汶川地震應(yīng)急響應(yīng)中的若干關(guān)鍵問題探討[J].遙感學報，2008，12.

[5] ?Mora O，Lenzano M，Toth C，et al. Landslide Change Detection Based on Multi-Temporal Airborne LiDAR-Derived DEMs[J]. Geosciences，2018，8（1）.

[6] ?Nancy F Glenn，David R Streutker，D John Chadwick，et al. Analysis of LiDAR -derived topographic information for characterizing and differentiating landslide morphology and activity [J]. Geomorphology，2006（73）：131-148.